2026年度未踏ターゲット事業(リザバーコンピューティング技術を活用したソフトウェア開発分野)採択プロジェクト概要（博田・及川・山田・鈴木PJ）

1．担当プロジェクトマネージャー

• 河合 祐司（大阪大学 先導的学際研究機構 准教授）

2．採択者氏名

• 博田 悠斗（株式会社Chordix）
• 及川 堅己（株式会社Chordix）
• 山田 結文（株式会社Chordix）
• 鈴木 一央（株式会社Chordix）

3．採択金額

• 3,960,000円

4．プロジェクト名

• 動的画像解析と生体信号を統合した、データが極小な環境下での希少疾患リアルタイム診断支援基盤の開発

5．応募枠

• 通常枠

6．関連Webサイト

• なし

7．申請プロジェクト概要

本プロジェクトは、希少疾患の診断における最大の障害である「症例データの圧倒的不足」と「動画解析の高負荷」を、次世代AI技術リザバーコンピューティング（RC）によって打破する試みである。従来の深層学習とは異なり、脳の神経回路を模した固定ネットワークを用いるRCの特性を活かし、医療動画を静止画の連続ではなく連続する物理信号として処理する。これにより、わずか数十例のデータでも高精度な学習が可能となり、かつ一般的なタブレット端末等のエッジデバイス上で、GPU不要のリアルタイム診断（30fps 以上）を実現するものである。株式会社Chordixのメンバーを中心とした、数理・医学・異常検知の専門家チームにより、離島や在宅医療などのリソース制限下でも高度な専門知を届ける「診断の民主化」と、計算コストを抑えた持続可能な医療DXの確立を目指す。

8．採択理由

データ収集が困難な希少疾患に光を当てるプロジェクトであり、比較的少ないデータで訓練可能というリザバーコンピューティングの利点が活かされることが期待される。リザバーコンピューティングで精度よく動画像を識別するためには技術的な困難が伴うと思われるが、チャレンジする価値のある課題である。提案者らの意欲と熱意で、大規模モデルで扱われてこなかった疾患の識別・検出システムの開発に挑み、その可能性を開拓してほしい。